Partnering to explore the needs and priorities of stakeholders involved in a community‐based dance program for children with disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Results: Thirty-seven articles met the inclusion/exclusion criteria.Most studies (n=29) described social inclusion of students with disabilities and used a cross-sectional questionnaire with these students and their peers.Other studies examined service delivery (n=4), knowledge mapping (n=1), comorbidity analysis (n=1) and family networks (n=1), largely using cross-sectional designs.Only three intervention studies were identified.There is a scarcity of research exploring global, or system networks, as no study pertained to the influence of networks on the dissemination of innovation or on the evaluation of program implementation at the organizational or system levels.The most frequently reported network properties were reciprocity (the extent to which two actors have nominated each other); degree centrality (the number of ties directly related to an actor/institution) and network density (proportion of potential ties that are actual ties between all points of the network).Conclusions/Significance: To our knowledge, this is the first study reviewing the use of SNA in childhood disability research.This study informs of the opportunity to expand our knowledge base outside of the school setting to include system-levels networks, such as healthcare professionals and disability advocacy networks.These findings provide a foundation for researchers and professionals working in childhood disability to inform future research and considerations to support social inclusion from a network perspective, and to transform the way we spread evidence-based information and promote health and well-being for children with disabilities and their families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».